房地产市场房价预测数据集RealEstateMarketPricePredictionDataset-chuangfaliang
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 房屋特征, 市场分析, 房价影响因素, 数据建模, 房屋估价
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的房屋销售信息，记录了不同房屋的特征及其对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为近期房地产市场数据，适用于静态分析。
地理范围：数据覆盖了特定地区的房地产市场。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID、所在社区（NBHD）、房屋类型（PROP_CLASS）、居住面积（LIVING_SQFT）、地下室面积（FBSMT_SQFT, BSMT_AREA）、土地面积（LAND_SQFT）、地面面积（GRD_AREA）、建筑年龄（BLDG_AGE）、房间年龄（RM_AGE）、卧室数量（BED_RMS）、卫生间数量（FULL_B, HLF_B）、楼层数（STORY）、房屋风格（STYLE_CN）、单元数（UNITS）以及最终的销售价格（SALE_PRICE）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型构建。
该数据集经过结构化整理，适合用于房价预测、房屋价值评估等相关研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究等学术研究，例如探索房屋特征与价格之间的关系，以及不同社区的房价差异。
行业应用：可以为房地产经纪公司、房屋评估机构和金融机构提供数据支持，用于房屋估价、市场趋势分析和风险评估。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和房地产政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握房价预测模型的构建和应用。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，构建房价预测模型，以及分析不同社区的房价差异，从而帮助用户优化投资决策或提升预测精度。
